全信息理论在自动文摘系统中的应用

该文介绍了全信息理论提出的背景及其主要内容,并将其应用到一种智能业务──自动文摘系统中,设计实现了一个基于理解的、面向神经网络学习算法领域的中文９动文摘系统 Ｌａｄｉｅｓ。该系统综合利用语法信息和语义信息来理解原文的句法和含义,并通过语用信息制导,对原文进行文摘信息的过滤、提取和生成高质量的文摘。实验结果证明,这一方法是行之有效的。     

基于图排序算法的自动文摘研究综述

互联网技术的快速发展使得信息的采集和传播速度达到了空前的水平,海量的数据使得人们获取有价值的信息越发困难。自动文摘技术可以从海量的信息中提取出能代表原文重要内容且简洁精练的一段文字,高度压缩文档是解决信息超载问题的有效方法,因此自动文摘技术的研究引起人们越来越多的关注。目前诸如统计分析、机器学习技术以及语言学知识等在已有的自动文摘系统中都有所应用。对基于图排序算法的自动文摘的研究成果进行综述,首先阐述自动文摘以及图排序算法的基本知识,然后重点从图的构建、图排序、句子选择3个方面系统地介绍基于图排序算法的自动文摘的研究现状,最后在分析 已有自动文摘系统的基础上,探讨了基于图排序算法的自动文摘的未来发展方向。     

面向冗余度控制的中文多文档自动文摘

多文档自动文摘能够帮助人们自动、快速地获取信息,是目前的一个研究热点。相比于单文档自动文摘,多文档自动文摘需要更多考虑文档之间的相关性,以及文档信息之间的冗余性。因此如何控制信息冗余是多文档自动文摘的一个关键所在。该文在考虑文摘特性的基础上提出了一个冗余度控制模型,该模型通过计算文本单元在主题概率分布之间的相似度来决定句子的选择,从而达到控制冗余的目的。实验结果表明,该方法能够有效降低冗余度,且总体性能优于现有的自动文摘系统。     

面向自动文摘的Agent系统的设计和仿真分析

一、引言建造面向自动文摘的多Agent系统是解决文摘系统适用领域的通用性和文摘质量的矛盾的一种可行的方案。要设计和建造这样的多Agent系统,有两个关键问题:首先是确定在一定负载下,面向各个领域的合适的文摘Agent数目,其次就是选择什么样的协调算法。本文给出了在Internet环境下面向自动文摘     

面向自动文摘的多Agent系统中的协调算法研究

为了解决自动文摘系统所面临的领域通用性和文摘质量的矛盾,提出了建造面向自动文摘的多Aent系统（MAS／ABS)的方案。建造这样的系统,有两个关键问题：建立什么样的系统模型和选择什么样的协调算法。给出了在Internet环境下面向自动文摘的多Agent系统模型,提出了3种协调算法。在仿真的基础上分析了系统性能,对3种协调算法进行了比较研究,并得到了在一定负载下面向各个领域合适的文摘Agent数目。     

基于HowNet自动文摘的研究

自动文摘是指利用计算机自动对文本编制摘要,是自然语言理解的重要应用领域之一。限于相关领域的已有水平,现阶段的自动文摘系统多数是以词语频率作为依据,以词频高的词语作为文章的关键词语,得到的文摘往往与原文中心思想相差甚远,因此,需要对文章的语法、语义和语境进行分析。本文利用HowNet得到词语概念的方法,建立基于概念的自动文摘系统。     

自动文摘技术及应用*

综述了自动文摘技术的研究进展。面向自动文摘系统用户,介绍了自动文摘系统及其应用,分析了机械文摘和理解文摘各自的特点,展望了自动文摘技术今后的发展方向和趋势。     

基于理解的自动文摘系统设计

介绍理解文摘的条件和人理解文章的三个阶段，论述了计算机理解文章的过程，指出基于理解的自动文摘是以文章的内容为依据，主要是汉字文章中的字，词，句，段和章的内容，给出一种基于理解的自动文摘系统ＴＭＲ的实验结果。     

自动文摘系统的历史和现状

本文了自动文摘系统的历史和现状，首先提出了自动文摘的两个历史阶段：机械文摘和理解文摘阶段，随后综合有介绍了两个阶段有代表性的几个系统，最后，谈到我国发展的情况，并指出信息革命到来的两个努力方向问题－增加系统的鲁棒性和扩大系统输入的非受限性。     

基于关键词的维吾尔单文档自动文摘技术研究

以互联网为代表的信息技术的发展使人们索取信息变得前所未有的便捷,同时也对如何有效利用信息提出了挑战。自动文摘技术通过自动选择文档中的代表句子,可以极大提高信息使用的效率。近年来,基于英文和中文的自动文摘技术获得广泛关注并取得长足进展,而对少数民族语言的自动文摘研究还不够充分,例如维吾尔语。构造了一个面向维吾尔语的自动文摘系统。首先利用维吾尔语的语言学知识对文档进行预处理,之后对文档进行了关键词提取,利用这些关键词进行了抽取式自动文摘。比较了基于TF-IDF和基于TextRank的两种关键词提取算法,证明TextRank方法提取出的关键词更适合自动文摘应用。通过研究证明了在充分考虑到维吾尔语语言信息的前提下,基于关键词的自动文摘方法可以取得让人满意的效果。